近年来,随着生物医药产业的飞速发展,个体化治疗和肿瘤免疫学研究的不断进步,癌症治疗领域正迎来广泛而深刻的变革。癌症治疗将走向何方?新的技术和研究成果将对癌症患者的生活产生怎样的影响?福布斯杂志日前发表文章,对2018 年的癌症治疗趋势和挑战进行了预测。
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化疗药物渐渐风头不再
以乳腺癌为例,有调查结果显示,2013-2015年间,化疗药物在最常见的早期乳腺癌患者中的处方率从34.5%下降到21.3%,相当于从前1/3的1期或2期乳腺癌女性患者使用化疗药物,而现在仅有1/5。
这种趋势的出现并不让人意外。随着当下对过度医疗的认知和讨论越来越多,医院和医生对于化疗药物的使用更加谨慎,并且,诸如Oncotype 和 MammaPrint 等复发概率预测技术逐渐被应用到医药实践中,这进一步减少了化疗药物的滥用
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创新药物准备大展身手
在处方过程中,医生们正在更多地考虑使用针对肿瘤特异性分子突变的靶向药物,例如用于乳腺癌和前列腺癌治疗的荷尔蒙阻断剂,用于肺癌治疗的EGFR或ALK抑制剂,已获FDA批准用于卵巢癌并很快可能被批准用于某些类型乳腺癌的PARP抑制剂。
与此同时,肿瘤免疫药物,如靶向PD-1 和PD-L1的抗体,在多种类型的癌症治疗中被采用。单克隆抗体方面,早期被开发的利妥昔和赫赛汀在标准疗法中的使用已日臻成熟,新成员如Darzalex(用于黑色素瘤治疗的CD38单抗药物)和曲妥珠抗体药物偶联物等也陆续加入抗肿瘤药物大军。
最近关于CD30抗体药物偶联物Adcetris取代传统化疗药物博莱霉素用于霍奇金淋巴瘤治疗的研究也反映出当前增加抗体药物、减少化疗药物使用的大趋势。实际上,这种大趋势正在改变着肺癌、黑色素瘤和其他多种恶性肿瘤的治疗方案。
癌症靶向治疗过程
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药物治疗费用倍受关注
由于经济原因,并不是每一个患者都能够及时享受到药物创新的成果。随着治疗选项的增加,患者个人和社会的财政负担也会变重。
关于是否应该抗肿瘤治疗纳入私人或公共医疗保险这个问题一直争议不断。反对者主张肿瘤疗法应事先被证明能够惠及患者,但怎样才算“惠及”以及如何证明“惠及”本就没有标准答案。是否所有恶性肿瘤患者都有平等的机会尝试他们和医生认为最适合的治疗方案?讨论还在持续。
癌症治疗费用高昂
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癌症基因诊断任重道远
多项研究表明,癌症患者在使用创新药物之前进行肿瘤相关分子筛查,对取得良好疗效至关重要。
美国医保与医助服务中心也正在考察是否应该将针对晚期癌症的下一代基因测序纳入到医疗保险中。 与当下急迫的临床需求相矛盾的是,到目前为止,FDA仅批准了一个多癌种基因检测产品,使用花费约5800美元的FoundationOne CDx
这一领域的讨论主要集中在诊断测试的费用和其结果的质量上。一方面,高额的费用限制着某些有效测试的普及,另一方面,测试结果的准确度也普遍需要提高。
早前的研究披露不同公司对相同的病人进行肿瘤液体活检结果大相径庭,而医生和患者需要依靠准确的诊断结果制定具体治疗方案,检测机构的资质鉴定因此变得非常关键。 
FDA批准的首个基因检测产品FoundationOne CDx
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精准治疗或成大势所趋
基于肿瘤细胞分子突变类型的药物正在取代基于肿瘤部位的传统疗法成为癌症治疗领域的首选。
去年五月,FDA首次批准了肿瘤免疫药物Keytruda 用于具有肿瘤细胞微卫星不稳定性特征的所有患者。随后,在2017 ASCO会议上,Loxo Oncology公司报道了其试验药物Larotrectinib在初期临床试验中对大多数带有TRK基因融合的癌症患者有良好效果,其中包括了一些普遍被认为难治的癌症类型。 目前, FDA正在审核这个新疗法。
生物靶点检测为精准治疗时代解开序幕
然而,并非所有肿瘤学家都赞同这种治疗理念,因为一些疗法的初期研究结果表明对药物的响应程度也和肿瘤部位密切相关。
比如在诺拉替尼针对HER2和HER3突变型癌症的治疗研究中,药物只对 HER2异常的晚期乳腺癌、唾液腺癌、胆管癌等产生一定疗效,对结肠癌却没有效果。
虽然只是一个小规模的临床试验,其结果值得引起研究人员充分的重视:当应用基于分子突变的抗肿瘤药物时, 对治疗效果与基因突变类型以及肿瘤部位的相关性分析同等重要。
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患者报告完善评价机制
医生和政策制定者仅关注药物能否改善生存率而忽略患者主观描述的现象将成为过去。多种抗肿瘤药物相继问世,患者报告或许更能展现不同药物在改善生存率之外细微差异,如顺应性、副作用等,为对治疗方案的风险与收益分析提供帮助。
临床治疗效果配合患者报告进行药物评价
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人工智能助力癌症研究
计算生物学的兴起标志着我们可以使用大数据追踪实时的肿瘤科学进展和被批准疗法,并将其应用到患者的个体案例中。毫无疑问,肿瘤学的未来发展需要人工智能辅助。
预计2018年全球将新增1500万癌症患者,这意味着海量的分子信息等待收集,对这些信息的有效分析将为提高抗肿瘤治疗效果、改善癌症患者生活质量这一目标的实现创造可能。
基于人工智能的算法区分正常和早期肿瘤组织
参考资料:
https://www.forbes.com/sites/elaineschattner/2017/12/31/7-key-cancer-trends-for-2018/#2438751c2d0e
本期作者:Sharon Chen
本科毕业于北京大学,现南加州大学药学博士在读,主要从事CAR T细胞疗法用于实体瘤治疗的研究。目前担任美柏研究员。
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